最近読んだ記事によると、AIスキー硬件企業のHeygoは、元バイトダンス、DJI、テンセントの従業員たちが、スキー靴の外側に2つのセンサーを挟み、数百万回の滑走データを用いてモデルを訓練し、スキー業界で長年解決されていない「靴と板が一致しない」という課題に取り組み、厚雪資本から数百万ドルのアンジェルラウンドを調達した。
この手がかりに従い、過去2年間のこの分野の早期資金調達リストを確認したところ、コンシューマーハードウェアとAIロボットに携わっていた人々が、特定のスポーツ分野に集中して参入していることがわかりました。既存の企業が新規事業に進出するだけでなく、大疆、字節跳動、アマゾン、锤子科技などのハードウェア大手から生まれた新興チームも含まれており、製品の方向性はスキー、テニス、卓球、ゴルフなどの細分化された分野をカバーしています。
過去2年間の資金調達のペースを見ると、この分野では特に大規模な一括取引はまだ見られませんが、注目度は着実に上昇しており、 Sequoia Capital China、BlueRun Ventures、Lis Capital などの有名機関が投資家として名を連ねています。具体的には以下の通りです：
以下逐一梳理這些公司。重點在於真正專注於單一運動的垂直類AI硬體公司——它們解決了哪些痛點、採用何種方式解決；至於偏向通用運動記錄的運動手錶、運動眼鏡和運動相機，其底層邏輯一脈相承，但著重點不同，後面將簡要提及。
AIハードウェアを活用して運動トレーニングを支援する数社
このような企業の共通点は、シナリオがより焦点を絞っていることである：特定のスポーツのトレーニング工程に特化したハードウェアを開発し、「この動作は正しいか」を問うものであり、「今日どれだけ運動したか」ではない。前者は技術的実装とユーザー価値の両方でさらに一歩進んでいる。
スキー場のAIハードウェア新形态：Heygo
スキーには長年存在する構造的な問題があり、業界では「シューズはボードではない」と呼ばれている。スノーボードが雪面で実際にとる状態——エッジング角度、ねじり量、ローリングリズム——と足元に伝わるフィードバックの間には明確な減衰と遅延が生じており、足の感覚は遅れてもおり、曖昧である。コーチがサイドラインから見ても、大まかな輪郭しか確認できず、どのカーブやどの瞬間に問題が発生したのかを明確に特定するのは難しい。
Heygoのソリューションは、スノーブーツの外側に2つのIMU（慣性測定ユニット）を固定し、モデルを用いて足部のデータからスキー板の実際の姿勢を逆算するものです。これは、身体の感覚を検証可能な技術的動作の記述に変換するもので、IMU＋モデルが解決を目指す部分です。量産版では外部に2つのセンサーのみを搭載し、測定精度は3°以内に制御され、IP68級の防水機能を備え、バッテリー駆動時間は約1週間です。
より重要なデザインの革新はフィードバックの方法にあります。従来のスキー訓練では、フィードバックのサイクルが長く、主に身体の感覚やコーチの側面からの数言の注意に頼っていました。一方、Heygoはユーザーが滑降中にBluetoothイヤホンから音声フィードバックを提供し、重要なカーブのタイミングでのみ発声することでリズムを妨げません。リフトに乗っている間にはその日のレポートを即座に振り返ることができ、語調や詳細度はユーザーのレベルに応じて自動的に調整されます。この選択は、こうした製品で最も見過ごされがちな細部に焦点を当てています—高速滑降中に大量のデータに圧倒され、かえってユーザー体験が悪化するという問題です。
チーム構成も大きな特徴の一つです。創業者の呉振華は以前、字節跳動のFeishuで地域ビジネスとユーザー成長を担当し、共同創業者は腾讯と字節跳動のアルゴリズムチーム、および大疆とSeeedのハードウェアチーム出身です。コンテンツ運営、アルゴリズム、ハードウェアの3つの背景が揃っており、このような製品に必要な完全な能力のパズルをほぼカバーしています。
同社は現在、厚雪資本による単独投資で、天使ラウンドとして数百万ドルの資金調達を完了しています。製品は、千ドル級のハードウェアとサブスクリプションモデルの価格構造を採用しており、2026年9月に予約受付を開始し、10月に発送を開始します。最初の対象国は38か国です。
グリーン上のAIビジュアル「コーチ」：BirdieSense
ゴルフの核心ユーザー層は主に高所得層であり、支払い意欲が強いが、多くの人が自身の動作に問題があることを認識している一方で、具体的にどこに問題があるのかを把握していない。AIハードウェアは、「見えるが説明できない」というフィードバックのギャップを解消しようとしている。
PathFinderは、ペンシルベニア大学のロボット研究背景を持つ00後起業家たちが2024年に設立し、製品名はBirdieSenseで、形態はグリーン（putting green、つまりホールが位置する芝生で、各ホールの終点区域）に設置される小型デバイスである。
単眼カメラによる純粋なビジョナルソリューションを実現し、ローカル端末でスイングのキャプチャ、3次元姿勢分析、偏差比較を行い、音声フィードバックを直接出力します。フルプロセスはクラウドに依存せず、応答遅延はミリ秒レベルです。
2026年4月、同社は、AI分野に特化した早期ファンドであるJinqiu Fundによる数千万人民元のエンジェルラウンド資金調達を完了し、投資後評価額は非開示である。製品は主に北米のゴルフ場を対象としている。
AIテニスロボット：パンボートを含む複数のロボット企業の新たな戦場
庞伯特的主体是2019年成立于上海的创屹科技，最初从事乒乓球发球机器人的研发，公司于2026年4月正式宣布张继科成为全球品牌代言人，并宣传其产品为张继科的“乒乓球AI教练”。
その後、製品路線は明確になり、卓球から他の球技へと拡張された。2024年10月、PACEテニスロボットはKickstarterで270万ドルを調達し、2026年5月にはテニス、ピックルボール、ボードテニスに対応するマルチファンクションモデル“Aura”が登場。5時間で100万ドルを超えるクラウドファンディングを達成し、最終的に約400万ドルを記録。これはテニスロボットカテゴリにおけるクラウドファンディングの記録となった。
同時に、同社は3回の資金調達を迅速に完了しました。2025年5月のAラウンドは華創資本と藍馳創投が投資し、2025年8月のA+ラウンドでは明勢創投と錦秋ファンドが新たに参画しました。2026年4月のA++ラウンドは神駒資本と藍馳創投が投資しました。業界メディアの統計によると、3回の資金調達の合計額は約2億元人民元に達しています。
卓球とテニスのトレーニングは、大量の繰り返しボール供給に基づいて構築されており、ロボットは明確な陪練の役割を代替するため、ユーザーに支払いの理由を繰り返し説明する必要がなく、より妥当である。これはスキーとゴルフのロジックとは異なり、それらは事後の判断を提供するため、ユーザーはまずその判断の正確性を認める必要があり、その後に支払いが成立する。
したがって、この分野の参加者は少なくなく、新たな参入者も増えています。
2025年5月、卧安科技（SwitchBot）はAIテニスロボット「Acemate」を発表し、製品S10のクラウドファンディング資金は240万ドルを超えた。また、『タイムズ』の2025年最優秀発明品に選ばれた。しかし、業界メディアによると、ボール回収の正確率は約3割であるという。
2026年1月、英汉思動力はA輪およびA+輪の資金調達を連続して完了し、調達額は1億元以上となった。この深センの企業は当初、エクソスケルトンロボットの開発を主力事業としていたが、近年はスポーツAIハードウェアへと事業転換した。
最新の情報によると、逐際動力と英漢思動力が共同開発したエMBODIEDテニスロボットは、2026年9月22日に開催される「ビリー・ジャン・キング」カップ決勝戦で初登場します。これは女子テニス団体ワールドカップ大会であり、2025年の卧安ロボットはこの大会の決勝戦の公式パートナーです。
2024年末成立的一思智能也在开发AI网球机器人，创始人刘礼谦曾任职于大疆。今年7月完成天使轮融资，公司首款产品Aceiilab A1在海外众筹金额超过82万美元，目前已进入批量交付阶段。
プレイヤーが集中して参入している背景には、需要側で長年満たされていなかったギャップがあります。
虎嗅の報道によると、インハンスとポンバートの2社が北米市場の80％以上を占めており、このカテゴリ全体の月間出荷台数は1,000〜2,000台に過ぎない。上位企業が極めて集中している一方で、全体の規模は依然として限られている。これは、現在この分野に参入した企業が既存シェアの奪い合いではなく、このカテゴリがサービスマシンから真正なスマートトレーニングパートナーへと進化できるかどうかに賭けていることを意味する。
投資家が自ら起業し、バスケットボール分野に参入：LUMISTAR
LUMISTARの運営会社は皓翊星辰（上海）ロボットテクノロジーで、2024年1月に設立され、本社は上海にあり、深センには研究開発および運営センターを設置しています。創業者の侯昊翔は、厚雪資本の共同創設パートナー兼CEOであり、Heygoの投資先でもあります。
当社には現在、2つの製品ラインがあります。AIテニストレーニングパートナー「TERO」は、サーブ、ペア練習、データ分析を統合し、価格は1299ドルから。AIバスケットボールトレーニングパートナー「CARRY」は、4つの4Kカメラで190°全方位ビジョンを実現し、まず選手の位置を特定してパスの経路を決定。トレーニング終了後、シュート角度やシュートヒートマップなど20以上のデータレポートを自動生成します。小売価格は4999ドルです。
CARRYは2026年7月にKickstarterに上線し、初日で60万ドルを調達し、最終的に100万ドルを超える資金を獲得しました。そのうち9割以上が海外の購入者でした。
資金調達のペースも決して遅くない：2025年9月に厚雪資本による独資でエンジェルラウンドを完了、2026年3月には厚雪資本とオアシス資本が共同でプレAラウンドを実施、同年6月には砺思資本からの投資をさらに獲得。2年未満で連続して3ラウンドを完了した。
現在、テニスロボットの分野は近距離競争段階に入っているが、バスケットボールのトレーニングシーンはほぼ空白である。従来のシューティングマシンは依然として定点弾射段階にとどまっており、ボールを供給されなければ練習できない。また、誰かがボールを供給しても、動作の問題点を指摘する人はいない。CARRYは、この長年見過ごされてきた部分に焦点を当てている。
しかし、彼とポンバートとの直接的な競合はいずれ発生するだろう。前者はピックルボールやバドミントンテニスに拡大し、後者はバスケットボールに進出しており、両社は今後、サッカーとバドミントンも計画に含めている。
また、非常に遅く設立された会社である寰動創新は、2026年5月に深圳で登録された。事業方向は主にスポーツシーン向けの屋外移動ロボットであり、エムボディードAIの路線を採用している。事業範囲にはウェアラブルスマートデバイスとスポーツ消費用スマートデバイスも含まれる。コアチームはDJIとAnker出身であり、2026年7月にエンジェルラウンドを完了。出資者は順為資本と松霊ロボティクスで、後者は主に移動ロボットのシャーシを手がけており、産業戦略的投資の色合いが財務的投資よりも強い。
この四五社をまとめて見ると、その共通点は技術路線ではなく、参入ポイントの選択にあります。スキー、ゴルフ、テニス、バスケットボールは、専門的な指導コストが高く、安定して得るのが難しいスポーツであり、かつ動作をデータ化できるスポーツです。一方で、ランニングやサイクリングのような入門障壁が元々低いプロジェクトには、ほとんど関与していません。
別のブランチ：AIを使って運動記録を解決する
前述の企業たちは、練習相手や補助トレーニング、動作の修正を解決しています。一方、別の企業群は別の課題に対応しています：ユーザーが行った運動を完全に記録することです。方向は近いですが、着地点は一つ層異なり、主な製品カテゴリにはスポーツウォッチ、スポーツグラス、スポーツカメラなどがあります。
苔源MossCode：AIフィットネスウォッチ
苔源の主体は深圳無垠動力科技であり、2024年末に設立された。チームは正浩、OPPO、Apple、Suunto、高驰出身で、創業者の倪若陽は以前、紅杉中国で投資業務に従事していた——これは投資家が自ら事業に参画した一例である。
そのアプローチは非常に巧みである：Garminは運動中のデータに焦点を当て、Whoopは回復状態に重点を置き、両者にはギャップが存在する。ハードコアなユーザーはしばしば両手首にそれぞれデバイスを装着する必要があるが、MossCodeは1つの時計でこの両方をカバーすることを目指している。
2026年2月、数千万元人民元のエンジェルラウンドをXVCベンチャーキャピタルと清流資本が投資し、接触から取引完了までわずか1か月で、投後評価額は1億ドルとなった。
未知のBleeqUpに敬意を込めて：AIスポーツメガネ
創業者呉徳周はかつて锤子科技のパートナー兼华为栄耀製品ライン総絏理を務め、2022年に創業した。2024年、彼は汎用AIグラスがスマートフォンメーカーの領域に含まれており、スタートアップが正面から対抗するのは困難と判断し、アウトドアスポーツのシーンに焦点を当てることにした。
製品Rangerは2025年9月に発売予定で、1つのメガネにスポーツゴーグル、1600万画素のアクションカメラ、オープン型ヘッドホン、リアルタイム対講機能が統合されています。
2023年7月、Unknownは1,000万ドルのエンジェルラウンドを達成し、投資家にはアリババが含まれる。2025年5月および8月には、連続して2回のPre-Aラウンドを完了し、NiO CapitalとBoyu Capitalが順次参入した。2026年2月、同社は1億元人民元のPre-A+ラウンドを完了し、Skyworth Group、Boyu Capital、Tiantu Investment、GFC、Lenovo Capitalが共同で投資した。
XbotGo：フィールドサイドの自動トラッキングカメラ
以前拍摄运动员比赛视频时，摄影师需要扛着沉重的设备奔跑，非常考验体力和耐力；而现在，只需在场边架设一台智能摄像机，AI即可自动追踪球员和球的运动，并一键剪出进球、三分球、点球等精彩片段。
XbotGoの創設者である科峰は、カリフォルニア大学のコンピューターサイエンス博士で、米国帰国前はアマゾンの先端ハードウェアラボLab126の技術責任者を務め、クアルコムのトップテクノロジー賞を複数回受賞している。2021年に深眸遠智を設立し、同社はシリコンバレー、北京、深圳、蘇州に4つのチームを設置しており、メンバーは華為、アマゾン、字節跳動、大疆出身である。
2026年、Shenmou Yuanzhiが発表した独立型デバイス「ファルコン」は、デュアルレンズ4K撮影と6TOPSのエッジ計算能力を搭載し、スマートフォンとの接続なしに全程を自動追跡撮影可能で、価格は299ドル。クラウドファンディングプラットフォームでは約250万ドルを調達した。同社製品は100以上の国と地域で展開されており、累計で10万回以上のスポーツイベント撮影を支援。海外では、スポーツイベント管理プラットフォームTeamSnapと独占提携を締結している。
2026年5月、XbotGoは九号資本がリードし、元禾控股と不同資本が参加する、約1億元人民元の新規資金調達を完了。早期株主である零一創業投資は過剰に参加し、雲岫資本が長期的独占財務アドバイザーを務めた。
この3社の共通点は、映像、音声、心拍数などを含む運動プロセスを完全に記録することであるが、記録後の利用方法は依然としてユーザーに委ねられている。その分かれ目はここにある：記録は入口であり、判断が最終目的地である。判断の段階に近い企業ほど、技術的難易度が高く、上限も高い。
AIハードウェアとモーションシーンは、なぜこの2年で集中して爆発したのか？
原因は需要と供給の両側から分けて見ることができます。
まず需要側についてです。運動における専門的な指導は、長年、価格が高くて手に入りにくいという問題を抱えてきました。
2025年における世界のテニス参加者数は1億600万人を超え、2021年比で21.6%増加したが、米国市場ではアクティブなプレーヤーとコーチの比率が800対1と高く、欧米のプロコーチの時給は100ドルを超える。スキーコーチは日額、ゴルフコーチは時間単位で料金が設定されており、一般の愛好家には長期的に負担が大きい。
人間のコーチは体力、時間、集中力の制限があり、疲労したり欠席したり、判断を誤ることもあるが、機械はこれらの制約を受けない。このギャップは数十年間存在していたが、以前は低コストで埋める手段がなかった。
最初の成熟条件は、エッジ側の計算能力が十分に安価で利用可能になることです。
BirdieSenseのゴルフ機器はRockchip RDK X5を搭載し、10TOPSの計算能力を提供し、ローカルでスイングの捕捉と3次元姿勢分析を実行。インターネットに接続されていなくてもミリ秒単位の応答を維持します。同じコストレベルで、5年前には実現できませんでした。
二つ目の項目は、大規模モデルによって言語によるガイドが可能になったことです。
昔のこのようなハードウェアの最大の課題は、大量の曲線を出力してもユーザーがその解釈に困っていたことだったが、現在のモデルは自然言語で直接表現でき、ユーザーのレベルに応じて表現方法を調整できる。
第三項はチャネルです。
海外独立サイトとクラウドファンディングプラットフォームの組み合わせにより、初期のハードウェア企業が市場を検証するための障壁が大幅に低下しました。ポンバートは5時間で100万ドルを達成し、XbotGo ファルコンは約250万ドルを調達しました。これらはすべてこのパスを通じて実現されました。
最後に、いくつかの観察
技術路線は二つのカテゴリに分けられます。
一类依靠IMUとセンサーで身体データを収集するもので、HeygoとMossCodeがこのカテゴリに属する。另一類は純粋なビジョンで映像を取得し、XbotGo、BirdieSense、およびポンボートとLUMISTARのロボットがこれに該当する。選択するアプローチは、重要な情報が身体内部に存在するか、それとも可視的な動作軌跡に外在するかに依存する。
製品の形態は、最も重要な変数ではない。
運動AIハードウェアとは、もはやウェアラブルデバイスに限ったものではなく、AIスポーツメガネ、スノーブーツクランプ、フィールドカメラ、トレーニングロボット、移動ロボットなど、外観は大きく異なりますが、基本的には時計やバンドという混雑した分野を避け、既存のデバイスでは測定できないニッチなシーンに焦点を当て、深掘りしています。
創設者はハードウェア大手企業の背景が非常に濃い。
過去2年間の早期資金調達リストを整理すると、大疆、字節跳動、華為、アマゾンLab126、锤子科技など大手企業出身のチームが集中していることがわかる。アマゾンLab126からはXbotGoが、锤子科技からはBleeqUpが、大疆からはAceiilab一思智能および寰動創新が、字節跳動飛書からはHeygoが、ペンシルベニア大学ロボティクスラボからはPathFinderが生まれた。
その中には、消費財に投資していた投資家が自ら起業するケースも少なくない。たとえば、LUMISTARの侯昊翔は厚雪資本の創設パートナーであり、MossCodeの背後にある無垠動力建設は、元紅杉中国投資家である倪若陽が設立した。このようなパターンは、過去2年間の消費ハードウェア分野で繰り返されてきた。
最後に、これらのスタートアップのアプローチから見えてくるトレンドは、スポーツ動作の中で肉眼では認識できず、コーチも言語化しにくいデータを抽出し、ユーザーが直接利用できるフィードバックに変換することがAIの能力であり、AIがハードウェアにもたらす新たな価値である。このように、スポーツ動作がAIによって定量化されれば、パーソナライズされたトレーニングが次第に標準となるだろう。
本文は微信公众号「IT桔子」（ID：itjuzi521）より、著者：呉梅梅